НКЦКИ озаботился защитой пользователей от атак через веб-приложения

НКЦКИ озаботился защитой пользователей от атак через веб-приложения

НКЦКИ озаботился защитой пользователей от атак через веб-приложения

Ввиду роста количества атак в рунете Национальный координационный центр по компьютерным инцидентам (НКЦКИ) опубликовал рекомендации по повышению уровня защищенности веб-приложений и минимизации рисков для пользователей.

При проведении атак на пользователей веб-приложений злоумышленники зачастую используют зависимости в коде, обеспечивающие взаимодействие со страницами сайта на стороне клиента, — подключаемые JavaScript-библиотеки, фреймворки CSS, информационные, аналитические и защитные плагины, а также шрифты, подгружаемые со сторонних серверов. Подмена таких модулей позволяет авторам атак размещать на сайтах вредоносные скрипты, собирать конфиденциальные данные посредством фишинга, перенаправлять пользователей на потенциально опасные ресурсы.

Для повышения безопасности веб-приложений и предотвращения злонамеренного вмешательства в их работу НКЦКИ рекомендует (PDF) принять следующие меры:

  1. Предоставить законным пользователям возможность самостоятельно завершать сеансы работы в веб-приложении.
  2. Обеспечить гарантированное удаление идентификатора сессии по ее завершении на стороне клиента.
  3. Ввести обязательную аутентификацию для доступа к защищенным ресурсам веб-приложений и внесения изменений в профили пользователя.
  4. Обеспечить криптозащиту аутентификационных данных пользователей при хранении.
  5. Исключить хранение аутентификационных данных и информации о структуре каталогов на сервере в файлах, доступных по URL.
  6. Запретить использование заголовка REFERER в качестве основного механизма авторизации.
  7. Использовать параметризованные запросы к базам данных SQL, либо применить санацию пользовательского ввода.
  8. Использовать фильтрацию входного потока данных.
  9. Запретить использование HTML-тегов <img> и <table> в пользовательском вводе.
  10. Очистить сообщения об ошибках от такой информации, как данные о структуре файловой системы, фрагменты кода, подробности обращения к СУБД; ввести в обиход страницу-заглушку с кодом ошибки 200.
  11. Использовать надежные протоколы для аутентификации пользователей (Kerberos, TLS 1.2 и выше).
  12. Использовать POST-запросы для передачи аутентификационных данных на сервер.
  13. Исключить использование внешних сущностей, внешних параметров сущностей и внешних описаний типа документа при обработке данных в формате XML.
  14. Запретить кеширование конфиденциальных данных, вводимых в веб-формы, ограничить доступ к содержимому куки-файлов с помощью атрибутов HTTPOnly и secure.
  15. Обеспечить проверку корректности вводимых пользователем данных и на стороне клиента, и на стороне сервера.
  16. Включить в HTTP-заголовки сведения об используемой кодировке и запретить ее замену для всех источников входных данных.
  17. Ввести проверку благонадежности стороннего JavaScript-кода перед его использованием.
  18. Регулярно проверять хеш-суммы файлов JavaScript; при обнаружении изменений следует немедленно прекратить использование кода и повторно проверить функциональность.
  19. Отказаться от использования динамически формируемых JavaScript.
  20. Отдавать предпочтение загрузке внешних зависимостей из контролируемых источников.
  21. Разработать и поддерживать в актуальном состоянии планы реагирования на DDoS-атаки, утечки, дефейс сайта, несанкционированный доступ к интерфейсу управления.
Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru